4.3. Logistic regression models for

4.3. Logistic regression models for non-captive stations
It can be seen from Table 7 that the correlation between distance and travel time, travel mode and time, purpose and InboundOut and InBoundOut and travelFeeD are 0.5, _0.45, _0.5 and _0.35 respectively. Therefore, travel time and InboundOut were removed for model selection. Three variables were identified to be significant from the best fitting logistic regression model for non-captive stations (see Table 8). There are 559 records for the non-captive stations (Table 2), but the sample size for this regression model is 486 with 73 missing records being removed for the purpose of the analysis. The most influential variable is travel cost (from a chosen station to a destination). The less the cost of travelling from a chosen station to a destination, the more likely a chosen station will be a non-nearest station, which is consistent with the results from the overall model. However, different from the model for all chosen station, cost (origin to station) was found to be significant. The less the cost from origin to the chosen station, the less likely it is that chosen stations will be the nearest station.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.3 การแบบจำลองถดถอยลอจิสติกสำหรับสถานีไม่ใช่จำเลย จะเห็นได้จากตารางที่ 7 ความสัมพันธ์ระหว่างระยะทาง และเวลาเดินทาง โหมดการเดินทาง และเวลา วัตถุประสงค์ และ InboundOut และ InBoundOut และ travelFeeD ใช้ 0.5, _0.45, _0.5 และ _0.35 ตามลำดับ ดังนั้น เวลาเดินทางและ InboundOut ถูกเอาออกสำหรับเลือกรูปแบบ ตัวแปรที่สามได้ระบุเป็นสำคัญจากแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่เหมาะสมสุดสำหรับสถานีไม่ใช่จำเลย (ดูตาราง 8) มีเรกคอร์ 559 สำหรับสถานีไม่ใช่จำเลย (ตารางที่ 2), ได้ขนาดตัวอย่างสำหรับรูปแบบการถดถอยนี้มี 486 73 ระเบียนหายไปถูกลบเพื่อวิเคราะห์ ตัวแปรที่มีอิทธิพลมากที่สุดคือ ต้นทุนการเดินทาง (จากสถานีท่านถึงปลายทาง) น้อยกว่าต้นทุนของการเดินทางจากสถานีท่านถึงปลายทาง ยิ่งสถานีท่านจะไม่ใกล้สถานี ที่สอดคล้องกับผลจากแบบจำลองโดยรวม อย่างไรก็ตาม แตกต่างจากรูปแบบสำหรับทุกท่านสถานี ต้นทุน (จุดเริ่มต้นสถานี) พบเป็นสำคัญ น้อยกว่าต้นทุนจากจุดเริ่มต้นสถานีท่าน ยิ่งน่าจะเป็นสถานีที่ท่านจะเป็นสถานีที่ใกล้ที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.3 รูปแบบการถดถอยโลจิสติกสำหรับสถานีที่ไม่ได้เป็นเชลยมันสามารถเห็นได้จากตารางที่ 7 ที่ความสัมพันธ์ระหว่างระยะทางและเวลาในการเดินทางโหมดการเดินทางและเวลาวัตถุประสงค์และ InboundOut และ InBoundOut และ travelFeeD มี 0.5, _0.45, _0.5 และ _0.35 ตามลำดับ
ดังนั้นเวลาในการเดินทางและ InboundOut ถูกถอดออกสำหรับการเลือกรูปแบบ สามตัวแปรที่ถูกระบุอย่างมีนัยสำคัญจากการปรับที่ดีที่สุดแบบการถดถอยโลจิสติกสำหรับสถานีที่ไม่ได้เป็นเชลย (ดูตารางที่ 8) มี 559 ระเบียนสำหรับสถานีที่ไม่ได้เป็นเชลย (ตารางที่ 2) แต่ขนาดของกลุ่มตัวอย่างสำหรับรูปแบบการถดถอยนี้ 486 73 ระเบียนที่ขาดหายไปจะถูกลบออกเพื่อวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ ตัวแปรที่มีอิทธิพลมากที่สุดคือค่าใช้จ่ายในการเดินทาง (จากสถานีที่เลือกไปยังปลายทาง) น้อยกว่าค่าใช้จ่ายในการเดินทางจากสถานีที่เลือกไปยังปลายทางที่จะขึ้นสถานีได้รับการแต่งตั้งจะเป็นสถานีที่ไม่ได้อยู่ใกล้ที่สุดซึ่งสอดคล้องกับผลจากรูปแบบโดยรวม แต่แตกต่างจากรูปแบบสำหรับทุกสถานีเลือกค่าใช้จ่าย (ต้นกำเนิดไปยังสถานี) ก็พบว่ามีความสำคัญ น้อยกว่าค่าใช้จ่ายจากแหล่งกำเนิดไปยังสถานีที่เลือกมีโอกาสน้อยกว่าที่มันเป็นที่สถานีได้รับการแต่งตั้งจะเป็นสถานีที่ใกล้ที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.3 . ตัวแบบถดถอยโลจิสติกไม่ใช่เชลยสถานี
มันสามารถเห็นได้จากตารางที่ 7 ที่สัมพันธ์กับระยะทางและเวลาเดินทาง , โหมดและเวลาเดินทาง วัตถุประสงค์และและและ inboundout inboundout travelfeed 0.5 , _0.45 _0.5 _0.35 , และตามลำดับ ดังนั้น เวลา การเดินทาง และ inboundout ถูกถอดออกเพื่อเลือกรูปแบบ3 ตัวแปรที่ระบุเป็นสําคัญจากที่ดีที่สุดที่เหมาะสมสำหรับตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นบนเป็นสถานี ( ดูจากตารางที่ 8 ) มีแต่ไม่จับบันทึกสถานี ( ตารางที่ 2 ) แต่ขนาดตัวอย่างสำหรับการถดถอยแบบนี้แล้วกับ 73 ขาดประวัติถูกลบออกสำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ตัวแปรที่มีอิทธิพลมากที่สุด คือ ค่าใช้จ่ายในการเดินทาง ( จากการเลือกสถานีปลายทาง ) น้อยกว่าต้นทุนของการเดินทางจากสถานีไปยังปลายทางที่เลือก ยิ่งเลือกสถานีจะไม่ใกล้สถานี ซึ่งสอดคล้องกับผลจากแบบจำลองโดยรวม แต่แตกต่างจากรุ่นทั้งหมดเลือกสถานี ต้นทุน ( ต้นสถานี ) พบว่ามีความน้อยกว่าต้นทุนจากต้นทางไปยังสถานีที่เลือกอาจน้อยกว่าก็เลือกสถานีจะเป็นสถานีที่ใกล้ที่สุด